Geri Dön

Kentsel içme suyu ihtiyacının yapay sinir ağlarıyla tahmini

Municipal water consumption modelling by artificial neural networks

  1. Tez No: 201997
  2. Yazar: MUTLU MERMER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TAMER YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Celal Bayar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

Kentsel içme suyu ihtiyaçlarının saglıklı bir sekilde tahmin edilebilmesi, su kaynakları planlamasının önemli ve ilk adımlarından birisidir. Bu ihtiyacı karsılayacak su kaynaklarının bulunması ve derlenmesi ve kullanım yerine iletilmesi için gereken yapıların çesit ve boyutlarının belirlenmesi hep tahmin edilecek su miktarına baglı olacaktır. Dolayısıyla yapılacak yatırımın büyüklügü ve konunun insan yasamındaki önemi dikkate alındıgında saglıklı tahminlerin yapılması oldukça önemli olmaktadır. Su ihtiyacı tahminleri ülkemizde genellikle ller Bankasının önerdigi ve üstel nüfus tahminine dayanan basit bir formül ile yapılmaktadır. Halbuki konunun önemi ve ilgili parametrelerin çoklugu nedeni ile daha kapsamlı veri ve yöntemlerin kullanılması saglıklı tahminler için bir gerekliliktir. Bu nedenle yeni ortaya çıkan metotlar her alanda oldugu gibi içme suyu tahmininde de kullanılmaya baslanmaktadır. Bu çerçevede yapay zekâ teknikleri su kaynaklarının farklı alanlarında uygulanması yapılmaya baslanmıstır. Bu çalısmanın amacı bu tekniklerden yapay sinir agları kullanılarak kentsel su ihtiyacı tahmini yapılmasıdır. Nüfus, GSYH/kisi, sıcaklık? gibi su kullanımını etkileyen parametreler dikkate alınarak zmir ili için aylık su kullanımları YSA ile modellenmis ve gelecekteki 20 yıl için su ihtiyacı tahmini yapılmıstır.

Özet (Çeviri)

Municipal water demand forecasting is the first and one of the most important steps of planning water recourses. Determination of the types and dimensions of the required infrastructure that are used for finding, collecting and transmitting the water resources to consumers would depend on the forecasted water demand. If we take into consideration the costs of investments required and the importance of safe water supply for the people, how reliable the forecasts should be could be understood more clearly. In our country, water demand forecast is made by using a simple formula based on exponential population forecast according to the codes of Iller Bank. However, it is necessary to use more comprehensive data and methods to obtain reliable results because of the importance of this subject and the abundance of related parameters. To this end, artificial intelligence methods could offer alternative ways for forecasting water demands, which could lead the most effective use of water resources. The aim of this study is to forecast of municipal water demand by using Artificial Neural Networks (ANN). Monthly water usage of zmir have been modeled by ANN, taking into account a series of econometric (population, water bill, number of household, gross domestic product) and climatic (temperature, precipitation and moisture) parameters. Using the model constructed, water demand forecasts for next 20 years have been made.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi yöntemleri ile kentsel su talebi tahmini: Sakarya örneği

    Urban water demand forecasting with machine learning methods: Sakarya example

    ESRA OLMUŞTUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BORA ÇEKYAY

  2. Türkiye'de su hakkı

    The right to water in Turkey

    YILDIZ AKEL ÜNAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDOĞAN BÜLBÜL

  3. İçme suyu temin sistemlerinde enerji tüketiminin azaltılması ve yapay arı kolonisi algoritması ile enerji optimizasyonu

    Reducing energy consumption in drinking water supply systems and energy optimization with artificial bee colony algorithm

    UFUK SEKMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Makine Mühendisliğiİnönü Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET YILMAZ

  4. Evaluation of wastewater treatment technologies using renewable energy for dispersed settlements: Storm valley Ardesen– Camlihemsin pilot region application

    Dağınık yerleşimler için yenilenebilir enerji kullanan atıksu arıtma teknolojilerinin değerlendirilmesi: Fırtına vadisi Ardesen–Camlıhemsin pilot bölge uygulaması

    ORÇUN LEBLEBİCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN İNCE

  5. Sazlıdere havzası'nın hidrolojik modellemesi ve su kalitesi tahmini

    Hydrological modeling and water quality estimation of Sazlidere watershed

    SEZAR GÜLBAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEVZA MELEK KAZEZYILMAZ ALHAN